Grain Boundary Engineering with Self-Assembled Porphyrin Supramolecules for Highly Efficient Large-Area Perovskite Photovoltaics
Notice bibliographique
Résumé
Grain boundary management is critical to the performance and stability of polycrystalline perovskite solar cells (PSCs), especially large-area devices. However, typical passivators are insulating in nature and limit carrier transport. Here, we design a supramolecular binder for grain boundaries to simultaneously passivate defects and promote hole transport across perovskite grain boundaries. By doping the monoamine porphyrins (MPs, M = Co, Ni, Cu, Zn, or H) into perovskite films, MPs self-assemble into supramolecules at grain boundaries. Organic cations in perovskites protonate MPs in supramolecules to form ammonium porphyrins bound on the perovskite grain surface, to passivate defects and extract holes from the perovskite lattice. Periodic polarons in supramolecules (especially NiP-supramolecule) promote the transport of extracted holes across boundaries, reducing nonradiative carrier recombination. The NiP-doped PSCs reveal a certified efficiency of 22.1% for an active area of 1.0 cm 2 with the remarkably improved open-circuit voltage and fill factor. The unencapsulated device retained over 80% initial performance under AM 1.5G solar light continuous illumination or heating at 85 °C over 3000 h.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».